論文の概要: Entity Insertion in Multilingual Linked Corpora: The Case of Wikipedia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04254v1
- Date: Sat, 5 Oct 2024 18:22:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 08:49:52.251776
- Title: Entity Insertion in Multilingual Linked Corpora: The Case of Wikipedia
- Title（参考訳）: 多言語リンクコーパスにおけるエンティティ挿入:Wikipediaの場合
- Authors: Tomás Feith, Akhil Arora, Martin Gerlach, Debjit Paul, Robert West,
- Abstract要約: 我々はLocEIと呼ばれるエンティティ挿入のためのフレームワークを開発し,その多言語版であるXLocEIを開発した。
XLocEIは全てのベースラインモデルより優れており、最小性能の低下でトレーニング中に見られない言語に対してゼロショットで適用可能であることを示す。
これらの発見は、例えばエディターが300以上のウィキペディアの言語バージョンにリンクを追加するのをサポートするために、実際にエンティティ挿入モデルを適用するのに重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.221520251569173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Links are a fundamental part of information networks, turning isolated pieces of knowledge into a network of information that is much richer than the sum of its parts. However, adding a new link to the network is not trivial: it requires not only the identification of a suitable pair of source and target entities but also the understanding of the content of the source to locate a suitable position for the link in the text. The latter problem has not been addressed effectively, particularly in the absence of text spans in the source that could serve as anchors to insert a link to the target entity. To bridge this gap, we introduce and operationalize the task of entity insertion in information networks. Focusing on the case of Wikipedia, we empirically show that this problem is, both, relevant and challenging for editors. We compile a benchmark dataset in 105 languages and develop a framework for entity insertion called LocEI (Localized Entity Insertion) and its multilingual variant XLocEI. We show that XLocEI outperforms all baseline models (including state-of-the-art prompt-based ranking with LLMs such as GPT-4) and that it can be applied in a zero-shot manner on languages not seen during training with minimal performance drop. These findings are important for applying entity insertion models in practice, e.g., to support editors in adding links across the more than 300 language versions of Wikipedia.
- Abstract（参考訳）: リンクは情報ネットワークの基本的な部分であり、孤立した知識を、その部分の総和よりもはるかにリッチな情報のネットワークに変換する。
しかし、ネットワークに新しいリンクを追加するのは簡単ではなく、適切なソースとターゲットエンティティの識別だけでなく、テキスト内のリンクに適した位置を見つけるために、ソースの内容の理解も必要である。
後者の問題は、特にターゲットエンティティへのリンクを挿入するアンカーとして機能するソースにテキストスパンがない場合に、効果的に対処されていない。
このギャップを埋めるために、情報ネットワークにおいてエンティティ挿入のタスクを導入し、運用する。
ウィキペディアの場合に着目して、この問題が編集者にとって適切かつ困難なものであることを実証的に示す。
ベンチマークデータセットを105言語にコンパイルし,LocEI (Localized Entity Insertion) と呼ばれるエンティティ挿入のためのフレームワークを開発した。
XLocEI は全てのベースラインモデル(GPT-4 などの LLM を用いた最先端のプロンプトベースランキングを含む)より優れており、最小性能低下の訓練中に見られない言語に対してゼロショットで適用可能であることを示す。
これらの発見は、ウィキペディアの300以上の言語バージョンにリンクを追加する際にエディタをサポートするために、実際にエンティティ挿入モデルを適用する上で重要である。
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